A mesterséges intelligencia az ipari változások központi motorjává vált, és a szálas lézerek, mint a csúcskategóriás gyártás „ipari szíve”{0}} az AI felhatalmazásának új korszakát nyitják meg. A hazai üvegszálas lézerek vezetőjeként a Raycus Laser vezető szerepet vállalt a teljes-link AI bevezetésében, a kutatás-fejlesztési, gyártási, üzemeltetési és szolgáltatási modellek rekonstruálásában, szilárd digitális gyakorlatok kialakításában, mércének meghatározásában a mesterséges intelligencia megerősítése terén az iparágban, és bemutatja a kínai lézergyártók innovatív erejét.
Az AI-technológia nem eszközök egyszerű szuperpozíciója, hanem a lézerek teljes értékláncának szisztematikus rekonstrukciója. Számos értéket érhet el, például felgyorsított K+F-et, jobb gyártást, működési frissítéseket és költségcsökkentést, és a lézergyártók kulcsfontosságú támogatásává vált alapvető versenyképességük kiépítésében. Ennek fényében a Raycus Laser az ipar élvonalába tartozik, rendszerelrendezésével a K+F, a gyártás, az üzemeltetés és a szolgáltatás négy dimenziójában, elősegíti a teljes -link AI felhatalmazást, rekonstruálja a lézergyártás értékrendszerét, és elindul az iparágban vezető „lézer + Al” fejlesztési úton.
AI-alapú K+F és tervezés: az innováció és a korszerűsítés felgyorsítása, a teljesítményhatárok optimalizálása
A K+F a lézergyártó cégek versenyképessége, és a mesterséges intelligencia technológia a Raycus Laser „katalizátorává” válik az innováció felgyorsítása érdekében. Jelenleg a Raycus Laser számos mesterséges intelligencia-modellt telepített, hogy segítse a kutatási és fejlesztési frissítéseket:
A K+F tervezési szimuláció képes integrálni a különböző tervezési és szimulációs adatokat, és gyorsan előre jelezheti az optikai hatásokat, mechanikai hatásokat, hőhatásokat, üzemmódversenyt és egyéb szimulációkat a lézeres működés során, hatékonyan csökkentve a szimulációs számítási költségeket, végrehajtva a tervezési iterációkat és az extrém üzemállapot-ellenőrzést virtuális környezetben, jelentősen csökkentve a fizikai prototípus próbagyártását, tovább csökkentve a K+F költségeket és kockázatokat, valamint erős támogatást nyújtva új technológiák és új termékek gyors bevezetéséhez.
A kutatás-fejlesztési projektek folyamatának vezérlése a projekt lebontásával, előrehaladásával, munkaóráival és egyéb adatokkal, beágyazott szabályokra támaszkodva az automatikus adatelemzés és vizuális megjelenítés elérése érdekében, előrehaladás figyelmeztetés, minőségkövetés és egyéb döntéshozatali támogatás{0}}, valamint a projektmenedzsment folyamat hatékony előmozdítása.
